智慧商城精细化运营平台建设方案

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智慧商城精细化运营平台建设方案大数据云平台 2 用户画像市场数据精确管理  活跃人数  访问次数  页面浏览量  访问时长  外部接触点  单一页面浏览次数  页面停留时间  访问深度  浏览路径  评论次数  使用 APP 次数  登录网站次数  时间 / 频率  浏览 / 收藏  评论 / 互动  品牌偏好  产品偏好  贡献率  客单价  连带率  回头率  流失率  活动转化率  唤醒率网络行为数据站内行为数据用户交易数据用户偏好数据 3 整体应用架构库存客服用户支付源数据层 CBS HP LES NTal k … 数据平台数据收集数据存储数据集市多维度查阅数据更新数据个性化数据权限控制运营数据可视化数据预警供应链预警销量预测智能供应链库存预测数据规约数据集成数据交换数据清洗数据建模价值挖掘 ROI 收集投入计算投入预测投入分配营销管理用户行为分析会员活动会员机制用户画像会员消息会员推荐智能商品排序关联商品推荐热销商品推荐智能推荐数据接口订单市场数据精确管理运营精细化业务处理平台生产预测配送预测精准营销基础数据分析营销分析用户分析运营分析市场负责人营销负责人运营负责人库存管理员 …… 其他数据分析系统 4 章节 01 需求理解 02 业务分析 03 建设方案 05 相关案例 04 实施方案需求理解 6 商城运营所需订单、客服、售后、物流、流量等数据存储在不同系统中，数据查看不便，连贯性差 01 02 03 04 各数据源数据无统一存储地址 , 数据标准不统一，对业务运营后期数据挖掘和模型建立无统一可用的数据库没有成熟的销售预测产品，人工预测工作量巨大，周期长，无法完成供应链数据的可视化用户行为数据收集不全面，不能支撑用户画像，无法实现用精确营销及站内个性化推荐业务现状 7 数据分析 - 总结经验指导未来分析销售指导采购优化仓储 8 供应链问题销售预测准确率低库存配置不合理补货周期长 T+2提前期长补货不及时手动采购有限制预测方法不合理缺乏共享库存调配品类缺乏分类管理生产部门要求生产柔性不足电商订货批量不足电商流量少，转化率低引流措施不当，打通平台非真定制化生产部门要求每周三审批要求有现货生产部门难以插单没有反映变动趋势没有考虑服务水平没有考虑安全库存没有考虑重近轻远原则没有考虑库存配置合理性渠道分割细考核到人要求精细化管理波动相对大物流成本高 C销量太低 ABC分类规则不明确缺乏方法孤岛现象无共享库存缺乏方法渠道考核到人 TC仓难调拨仓库分级不合理配送计划日日顺制定缺乏科学的品项分类法缺乏科学分类依据日日顺提供分级方案缺乏库存特性分析支持系统无集成平台多个系统协同不好无集成平台智能化集成化不足缺乏智能优化算法缺乏整体规划供应商能力资源限定缺乏物流控制能力无仓库管理能力数据分析能力不足缺乏方法论缺乏方法论缺乏系统性经验总结缺乏经验总结外部环境压力日日顺 690制造供应链协调不够缺乏专业数据挖掘团队品项多，规模小信息传递不通畅精细化管理考核到人分仓分渠道预测提前期长生产部门要求生产柔性不足没有考虑流量转化促销事件多直接促销间接引流审核层次多、周期长销量预测对整个供应链的影响 9 影响因素和预测方法神经网络预测分析季节性品牌价格多元线性预测投入产出预测指数平滑预测趋势分析预测活动地域移动加权预测展现量点击量访问量订单量点击率访问转化率订单转化率 10 销量暴增无货可卖地区差异调拨成本高手工操作占用人员预测不准无法预警计划失准影响排产产品积压产品淘汰销量减少超期库存问题多维分析预测差异化供需平衡自动修正预测自动化阶梯预测规避风险提升周转率提升销售预测准确率因素变化预测困难 11 个性化会员营销  首页  搜索页  商品页  过渡页  订单页  支付页  商品 / 产品  店铺 / 品牌  活动合适的内容合适的地方合适的渠道合适的时机合适的用户  进入首页  搜索  浏览  购物车  收藏  交易  企业用户  个人用户  不同人群  PC  APP  微信个性化解决方案 12 建设目标搭建 XXX 商城精细化业务运营平台，满足 XXX 商城业务发展需要，实现智能供应链管理、运营数据可视化、市场数据精确管理以及相关的数据采集、存储和数据集市等平台功能。搭建数据平台 1 数据采集 数据存储 数据集市实现运营数据可视化管理 2 双端打通 数据透视 时效性 可迭代、可定制实现智能供应链管理 3 协同计划 协同预测 协同补货满足市场数据精确化管理要求 交易分析 营销分析 用户分析 运营分析 3 业务分析 14 精细化业务运营平台数据整合精细运营感知识别获取数据共享数据收集数据集市数据采集数据共享数据可视化智能供应链营销管理会员机制站内推荐数据整合、精细运营数据使用指导运营加工展示销售预测可视化会员画像数据加工采购 KPI 考核精确营销积累挖掘指引提升归集 Bi 分析数据应用持续优化 15 智能供应链要解决的问题 16 精准预测精准生产根据历史数量利用神经网络算法精确预测下一周期各地区产品销量。促进供应链体系全面升级精准配货精准运营精准营销根据预测产量精准安排工厂生产，提高产能利用效率。根据产品的销售趋势，评估热点产品。精准投放营销资源。根据预测的各地区的销量情况，精确安排产品配送到各个仓库，减少物流成本。根据预测数据生成报表，产品的时间、地域、价格之间的关系一目了然。方便制定战略规划。 17 用户画像市场数据精确管理  活跃人数  访问次数  页面浏览量  访问时长  外部接触点  单一页面浏览次数  页面停留时间  访问深度  浏览路径  评论次数  使用 APP 次数  登录网站次数  时间 / 频率  浏览 / 收藏  评论 / 互动  品牌偏好  产品偏好  贡献率  客单价  连带率  回头率  流失率  活动转化率  唤醒率网络行为数据站内行为数据用户交易数据用户偏好数据建设方案 19 整体应用架构库存客服用户支付源数据层 CBS HP LES NTal k … 数据平台数据收集数据存储数据集市多维度查阅数据更新数据个性化数据权限控制运营数据可视化数据预警供应链预警销量预测智能供应链库存预测数据规约数据集成数据交换数据清洗数据建模价值挖掘 ROI 收集投入计算投入预测投入分配营销管理用户行为分析会员活动会员机制用户画像会员消息会员推荐智能商品排序关联商品推荐热销商品推荐智能推荐数据接口订单市场数据精确管理运营精细化业务处理平台生产预测配送预测精准营销基础数据分析营销分析用户分析运营分析市场负责人营销负责人运营负责人库存管理员 …… 其他数据分析系统 20 数据平台 - 应用架构 CBS Ntalk HP LES Tmall JD RRS 数据源层数据采集 CBS 系统接口 LES 系统接口 …… 第三方系统接口 Ntalk 系统接口 HP 系统接口订单数据数据存储客服数据售后数据流量数据渠道数据数据集市运营精细化多维度查询数据更新数据个性化数据权限控制数据预警智能库存管理供应链预警智能销售预测营销精确化智能商品排序关联商品推荐热销商品推荐 R O I 预测投入分配用户画像用户行为分析个性化推荐 …… 数据规约数据转化数据过滤数据加载数据分类数据抽取交易数据分析数据实时分析数据自助分析数据共享数据多维分析数据挖掘 21 数据平台 - 数据采集扩展性内部数据三方数据多渠道可扩展数据源定制数据字段标准化数据字典全网多点覆盖接口采集直连采集手工录入接口采集手工录入频率调整自动采集智能过滤智能化自动感知全方位数据资源整合内外系统数据整合差异采集方式整合异构数据类型整合分布式数据源整合数据清洗数据感知数据过滤数据采集接口采集直连采集自定义数据多样性流量数据销量数据 XXX 企业销量同行业销量 22 数据平台 - 数据采集（多数据源采集策略）前端数据采集在线商城日日顺商城京东天猫一号店 … 后端数据采集数据采集 … CBS HP LES NTALK … 对象维度数据项方式策略算法 23 数据平台 - 数据采集内容跳失率数据平台智能供应链个性化推荐 HP LES NTALK 内部数据（批量采集）支付点击浏览搜寻订单 CBS 销售预测外部数据（文件、接口采集）客服售后物流库存 PV 用户商品 UV 流量独立 IP 跳失率销售额成交用户数订单转化率 24 数据平台 - 数据存储品类数据商品数据基础数据原始数据主题数据数据字典会员数据扩展数据流量数据销量数据好评数据会员访问数据扩展数据销量预测数据库存周转数据安全库存数据会员画像数据扩展数据服务器集群服务器集群安全性可用性扩展性多样性容灾容错 25 Hadoop 平台主数据仓库报表数据标签库指标数据用户一视图 …… 信息子层用户、产品、订单数据非结构化数据信息子层：报表数据、多维数据、指标库等数据来源于汇总层。汇总层：主题域之间进行关联、汇总计算。汇总数据服务于信息子层，目的是为了节约信息子层数据计算成本和计算时间。轻度汇总层：主题域内部基于明细层数据，进行多维度的、用户级的汇总。明细数据层：主题域内部进行拆分、关联。是对 ODS 操作型数据按照主题域划分规则进行的拆分及合并。 ODS 层：数据来源于各生产系统，通过 ETL 工具对接口文件数据进行编码替换和数据清洗转换，不做关联操作。未来也可用于准实时数据查询。明细数据层轻度汇总层高度汇总层应用库精确营销分布式数据库 MPP 精细化运营其他应用应用层：应用系统的私有数据，应用的业务数据。精细化运营做为大数据平台的一个上层应用，由大数据平台提供数据支撑。数据访问 SQL FTP HSQL API ETL 数据采集 E T L LOG 文件非结构化数据 CBS NTALK LES HP SAP 渠道平台结构化数据数据源获取层 1 2 1 2 3 3 4 4 数据平台 - 数据存储（开放式异构数据存储） 26 数据平台 - 数据存储（ Hadoop ）  HBase ：非结构化 NoSQl 分布式数据库  基于分布式文件系统 HDFS ，保证数据安全  列式存储，节省存储空间  提供大数据量的高速读写操作  Hive ：分布式关系型数据库  数据可保存在 HDFS ，可提供海量的数据存储  结构化数据到关系型数据库的映射  类 SQL 的查询语句，提供大数据的统计和分析操作，适合海量数据的批处理  通过 MapReduce 实现大规划并行计算  MapReduce ：大规划并行计算引擎  可将任务分布并行运行在一个集群服务器中 Hadoop 平台提供了海量数据的分布式存储与处理的框架。基于服务器本地的计算与存储资源， Hadoop 集群可以扩展到上千台服务器。同时， Hadoop 在设计时充分考虑了硬件设备的不可靠因素，在软件层面提供数据和计算的高可靠保证。 HBase MapReduce Hive HDFS 快速的数据读取大数据存储统计复杂计算并行处理 27 数据平台 - 数据集市算法模型可视化模块 PC 端、移动端互通可设置、可调节、差异化可修正、可验证条件扩展、维度扩展、数据扩展、用户扩展双端打通时效性可迭代可扩展数据透视报表数据可透视算法设置、算法加载支持自定义算法、支持多种语言参数可自行定义、自行配制平台化多样化参数可配差异化根据品类、数据源等设置不同算法开放定制个性扩展运行监控性能监控安全监控流量监控差异监控故障监控 28 数据平台 - 数据集市（双端打通）双端打通移动端 PC 端数据源打通可视化打通权限打通流程打通数据打通功能打通用户打通 29 数据平台 - 数据集市（数据透视与溯源）汇总数据明细数据原始数据无盲点数据透视，立体化数据钻取多路数据透视机制数据准确算法执行留痕、数据历史清晰、数据分层清晰、自动校验对比关联性强多种维度关联、多线索数据解析、数据对比分析执行高效全方位优化、全数据存储、主题域划分、关联执行、数据快照、结果复用 30 数据平台 - 数据集市（数据实效保障）动态实效智能优化多点并发差异化设置 阶梯式实效，根据不同时间段设置不同数据采集和报表刷新频率。 根据统计数据增长率和变化率动态调节数据采集和报表生成频率。 统计结果智能优化 采集频率智能调节 数据缓存智能扩展 分布式部署，多点数据获取 减少网络影响，多服务器协调联动 根据不同统计维度分别设置实效频率 根据不同统计目标分别设置实效频率 根据不同数据源分别设置采集频率 31 数据平台 - 数据集市（可扩展、可迭代）模型差异分析模型缺陷验证结构化数据半结构化数据设置数据项目设置数据源反复修正局部微调预测结果检测预测过程回放预测和实际销量对比非结构化数据数据转换数据清洗数据过滤设计预测逻辑设计阈值自定义报表自定义时效模型迭代规划循环检验自动匹配模型验证模型迭代数据兼容按需设置 32 数据平台 - 业务场景在线商城 CBS 系统客服 NTalk 系统售后 HP 系统 LES 系统国双统计天猫等第三方 …… 数据集成数据规约数据交换数据收集数据可视化智能供应链会员机制营销管理智能推荐预测分析指导改进优化分配活动促销商品推荐数据转化数据抽取数据过滤数据加工 KPI 数据集市用户行为数据集市智能供应链数据集市 … 数据存储 33 数据可视 POC- 界面示意 34 协同计划协议智能供应链管理 - 应用架构协同计划联合商业计划协同销售预测协同预测订单管理协同补货库存分析发展计划营销计划访问轨迹兴趣挖掘信息交互个性化定制交易数据活动数据在线商城采购计划三方平台库存数据历史销量访问量转化率协同采购预测销售计划采购计划在库库存在途库存销售变动趋势产品生命周期共享库存周转率周目标促销事件计划库存调拨多层及订单处理及时生产柔性提升提前期缩短到货及时率分仓配送比率一次 LES 跟踪协同流程商业规划事件设计采集执行应用 35 智能供应链管理 - 业务场景（智能补货） 690事业部一级仓覆盖的各二级库A、B类产品共享库存和C类产品 AB类产品存储 C类品越库一级仓虚拟主仓区共享库存辅仓区一次LES 所属AB类品项的配送一次LES 所属AB类品项的配送一次LES 所属AB类品项的配送 AB类产品存储 C类品越库 AB类产品存储 C类品越库 AB类产品存储 C类品越库网点网点二次LES 全品类配送网点网点网点网点辅仓辅仓辅仓二次LES 全品类配送二次LES 全品类配送送装一体送装一体送装一体品项资源和仓库资源分类管理网点网点送装一体二次LES 全品类配送日日顺日日顺日日顺日日顺一次LES 包括主仓和辅仓的所有品项的配送其他一级仓 36 智能供应链 POC- 界面示意通过分析产品库存结构状况，严格制定采购规划，合理控制未来商品的投产量及商品